Question

使用非聚集输入数据框（fci），从apcluster（）创建一个APResult作为epxected：

> apclr2q02 <- apcluster(negDistMat(r=2), fci)
> show(apclr2q02)

APResult object

Number of samples     =  1045 
Number of iterations  =  826 
Input preference      =  -22.6498 
Sum of similarities   =  -1603.52 
Sum of preferences    =  -1336.338 
Net similarity        =  -2939.858 
Number of clusters    =  59

在线documentation表示aggExCluster（）可以接受要作为输入聚类的数据，也可以接受先前的聚类结果（ExClust或APResult）。在非聚簇数据（fci）上运行aggExCluster，代码按预期工作：

> aglomr2 <- aggExCluster(negDistMat(r=2), fci)
> aglomr2

AggExResult object

Number of samples          =  1045 
Maximum number of clusters =  1045

结果可以用树状图格式绘制，一切都很好;但是，使用上面获得的APResult（apclr2q02）作为输入，将返回以下错误：

> aglomr2 <- aggExCluster(negDistMat(r=2), apclr2q02)
Error in as.vector(data) : 
  no method for coercing this S4 class to a vector

有关APResult对象作为输入可能出错的建议吗？

Answer 1

如果您希望在之前的群集结果之上使用aggExCluster()作为＆＃39; ExClust＆＃39;或者＆＃39; APResult＆＃39;对象，这些对象需要作为参数传递＆＃39; x＆＃39;此外，需要提供相似性矩阵。以下是基于您的示例的自包含代码段（请注意，从apres返回的对象＆＃39; apcluster()＆＃39;包含相似度矩阵）：

cl1 <- cbind(rnorm(50,0.2,0.05),rnorm(50,0.8,0.06))
cl2 <- cbind(rnorm(50,0.7,0.08),rnorm(50,0.3,0.05))
x <- rbind(cl1,cl2)

apres <- apcluster(negDistMat(r=2), x, q=0.7)
aggExCluster(x=apres)

如果您从相似性矩阵开始，您可以将其包含在＆＃39; APResult＆＃39;对象，即

sim <- negDistMat(r=2, x)
apres <- apcluster(sim, q=0.7, includeSim=TRUE)
aggExCluster(x=apres)

（如果在相似度矩阵上调用apcluster()，默认情况下矩阵不会包含在结果对象中，可以使用＆＃39; includeSim=TRUE＆＃39;）覆盖矩阵

或者，您也可以通过参数＆＃39; s＆＃39;指定相似性矩阵：

sim <- negDistMat(r=2, x)
apres <- apcluster(sim, q=0.7)
aggExCluster(x=apres, s=sim)

使用相似性功能调用aggExCluster()并使用＆{39; APResult＆＃39;对象无效，因为APResult＆＃39;不包括原始数据，因此aggExCluster()无法计算群集所需的相似性矩阵。相反，如果aggExCluster() 用参数调用＆＃39; s＆＃39;作为一个相似函数，它期望论证＆＃39; x＆＃39;包含原始数据，因此会尝试将其转换为子表对象。这就是您收到此错误消息的原因。

as.vector中的APCluster错误（数据）：没有用于将此S4类强制转换为向量的方法

1 个答案: